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机器学习原理与实战 | K-means聚类算法实践

%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 1. K-均值算法介绍 from sklearn.datasets import make_blobs # 产生聚类数据集 X, y = make_blobs(n_samples=200, # 样本数 n_features=2, # 特征数，决定了x的维度

【学习笔记】2-小例子-动态规划和k-means

1. 背景     跟踪学习某平台人工智能培训课程第二节课的内容，记一下笔记。本节内容主要包括两个小点：动态规划和kmeans两个小知识点，感觉更多的是讲了历史，并没有深入和细节探讨展开讲。 2. 案例     本讲的两个小案例分别是：1.木材售卖最大利益问题。木材不同长度对应了不同的

Top 5 decentralized platforms

https://www.techrepublic.com/article/top-5-decentralized-platforms/ Decentralized platforms are aiming to solve the issue of data ownership. Tom Merritt lists five platforms you should know about.     There's a privacy conundrum out there-

第22章 K均值

《OpenCV 轻松入门 面向Python》 学习笔记 函数原型： retval, bestLabels, centers=cv2.kmeans(data, K, bestLabels, criteria, attempts, flags) 参数： data 输入的待处理数据集合，应该是 np.float32 类型，每个特征放在单独的一列中。K 分出的簇的个数，就是分类的个数，一般就是

《机器学习十讲》第五讲总结

　机器学习十讲——第五讲（聚类）        数学知识相关 凸函数：假设f(x)为多元函数，如果对任意t∈[0,1]，均满足：。则称f(x)为凸函数。    Jensen不等式：如果f是凸函数，X是随机变量，则。    该不等式的另一种描述：。ai表示权重。取等号的条件是：f(xi)是常量。 凸函数图示： 　　聚类

K-means算法的改进：K-means++

由于 K-means 算法的分类结果会受到初始点的选取而有所区别，因此有提出这种算法的改进: K-means++ 。 算法步骤 其实这个算法也只是对初始点的选择有改进而已，其他步骤都一样。初始质心选取的基本思路就是，初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。 算法描述如下： 步骤一：随机

机器学习--K均值聚类

数据集下载：链接：https://pan.baidu.com/s/16gohErShMpG0lP4EmdYrYg 提取码：01j0 算法简介 K-Means也称为K均值，是一种聚类（Clustering）算法。聚类属于无监督式学习。它可以根据数据特征将数据集分成K个不同的簇，簇的个数K是由用户指定的。K-Means算法基于距离来度量实例间的相似程度，然

sklearn-Kmeans

Kmeans,使用sklearn实现 1 from sklearn.cluster import KMeans 2 import numpy as np 3 X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], 4 [10, 2], [10, 4], [10, 0]]) 5 kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X) 6 labels = kmeans.labels_

K-means聚类量化处理图片--Python

被记住的永远是疯子！ import scipy.misc as sm import sklearn.cluster as sc import matplotlib.pyplot as mp # 读取图片 img = sm.imread('../../data/flower.jpg',True) # 针对img 基于kmeans实现图像量化 # 将x处理成array形式 x = img.reshape(-1,1) # 构建K-means

无监督学习

#从豆瓣安装pip install kanren -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com聚类算法k-Means算法第1步 - 需要指定所需的K个子组的数量。第2步 - 修复群集数量并将每个数据点随机分配到群集import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMe

sklearn-kmeans

from sklearn.datasets import make_blobs from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans X, y = make_blobs(n_samples=200, n_features=2, centers=4, cluster_std=1,

matlab之viscircles()函数

函数功能：画圆 语法： viscircles(centers,radii) viscircles(ax,centers,radii) viscircles(___,Name,Value) h = viscircles(___)                           https://ww2.mathworks.cn/help/images/ref/viscircles.html

机器学习--kmeans的基本实现

# _*_ coding:utf-8 _*_ import numpy as np def loadDataset(): a = np.array([(3, 4), (3, 6), (7, 3), (4, 7), (3, 8), (8, 5), (4, 5), (4, 1), (7, 4), (5, 5)]).astype(np.float) return a def initCenter(dataset,k): index = np.random.choice(len(dat

R语言K-mean自编函数实现半成品

一个不知道哪里出错了的自编函数 小惠作业 My_kmeans <- function(data,k,max.iter=10){ iter = 0 recordMatrix <- matrix(0,nrow=norm(data),ncol=2) centers <- matrix(0,nrow=k,ncol=ncol(data)) cl=ncol(centers) #初始点随机设置 for (j in 1:k) { for (i in 1:cl) { c